快速排序在大量数据，数据随机分布，并且重复数据较少时，性能较好。
主要作了如下改进：
1、非递归实现，防止数据量大时栈溢出。
2、对于数据是全部相等时候的改进。
3、如果数据小于一定的数目，采用插入排序。
4、中间值的选择。
测试结果：
1、1000万个随机数据，各不相同。
List<T>类的Sort()方法：1.3秒
List<T>类的Sort(Comparison<T> comparison)方法：6.2秒
自己写的算法：3.7秒
2、1000万个随机数据，有少量相同的元素。
List<T>类的Sort()方法：1.1秒
List<T>类的Sort(Comparison<T> comparison)方法：5.7秒
自己写的算法：2.7秒
3、1000万个随机数据，有大量相同的元素。
List<T>类的Sort()方法：0.8秒
List<T>类的Sort(Comparison<T> comparison)方法：5.3秒
自己写的算法：1.7秒
4、1000万个全部相同的数据。
List<T>类的Sort()方法：0.59秒
List<T>类的Sort(Comparison<T> comparison)方法：4.7秒
自己写的算法：0.42秒
非递归实现的快速排序算法：
namespace Sort { /// <summary> /// 快速排序（非递归实现） 2013年12月25日 </summary> public class QuickSort { <summary> 快速排序的非递归实现 </summary> <param name="array">排序数组</param> static void Sort(int[] array) { int start = 0; int end = array.Length - 1int[] stackLeft = new [array.Length]; int[] stackRight = left; right; int index = ; SortUnit(array,start,end,out left,out right); if (left > start) { stackLeft[index] = start; stackRight[index] = left; index++; } if (right < end) { stackLeft[index] = right; stackRight[index] = end; index++while (index > ) { index--; start = stackLeft[index]; end = stackRight[index]; if (end - start < 5)//排序算法执行到一定深度时，数组整体有序，局部无序，这时停止快速排序，后面将改用插入排序 { continue; } SortUnit(array,1)"> right); start) { stackLeft[index] = start; stackRight[index] = left; index++; } end) { stackLeft[index] = right; stackRight[index] = end; index++; } } InsertionSort(array); }end of Sort 一次排序单元，完成此方法，数组分成三部分，左边的比key小，右边的比key大，中间的和key相等 </param> <param name="start">排序起始位置<param name="end">排序结束位置<param name="left">当key存在相同元素时，完成排序后，中间部分的左边缘<param name="right">当key存在相同元素时，完成排序后，中间部分的右边缘private void SortUnit(int[] array,1)">int start,1)">int end,1)">out int left,1)"> right) { int mid = (start + end) / 2int _temp = array[start]; array[start] = array[mid]; array[mid] = _temp; int key = array[start]; int[end - start + 1];存放原始数组中key右边的与key相等的元素的下标 存放原始数组中key左边的与key相等的元素的下标 int stackRightCount = int stackLeftCount = ; while (start < end) { while (start < end && array[end] >= key) { if (array[end] == key) { stackRight[stackRightCount++] = end;把与key相等的元素的下标记录下来 } end--; } if (start != end) array[start] = array[end]; while (start < end && array[start] <=if (array[start] == key) { stackLeft[stackLeftCount++] = start; } start++if (start != end) array[end] = array[start]; } array[start] = key; 把key右边的与key相等的元素放在key的右侧 i; for (i = start + 1; i <= start + stackRightCount; i++) { if (array[i] !=int temp = array[i]; array[i] = array[stackRight[index]]; array[stackRight[index]] = temp; index++; } } 把key左边的与key相等的元素放在key的左侧 index = for (i = start - 1; i >= start - stackLeftCount; i-- array[stackLeft[index]]; array[stackLeft[index]] =; } } right = start + stackRightCount + ; left = start - stackLeftCount - ; }end of SortUnit 插入排序 </summary> void InsertionSort( i,j; temp; for (i = 1; i < array.Length; i++) { temp = array[i]; j = i - ; 与已排序的数逐一比较，大于temp时，该数移后 while (j >= 0 && array[j] > temp) { array[j + 1] = array[j]; j--; } array[j + temp; } } } }
测试代码：
using System; System.Collections.Generic; System.Linq; System.Windows.Forms; Sort { partial Form1 : Form { public Form1() { InitializeComponent(); } [] m_data; 产生测试数据 [] GetData() { if (m_data == null) { Random rnd = new Random(); int count = 10000000int __max = 1000000; m_data = [count]; for (int i = 0; i < count; i++) { m_data[i] = rnd.Next(1,__max + ); } return m_data.ToArray<int>(); } else { (); } } void button1_Click(object sender,EventArgs e) { DateTime dt1 = DateTime.Now; ======================================================= int[] array = GetData(); List<int> list = array.ToList<(); list.sort(); ======================================================= DateTime dt2 ======================================================== array = GetData(); list = array.ToList<(); list.sort((a,b) => a - b); DateTime dt3 = GetData(); QuickSort.sort(array); DateTime dt4 = DateTime.Now; 判断排序前的数组和排序后的数组的元素是否匹配 bool bl = ArrayComparison.compare(array,GetData()); string t1 = dt2.Subtract(dt1).TotalMilliseconds.ToString(); string t2 = dt3.Subtract(dt2).TotalMilliseconds.ToString(); string t3 = dt4.Subtract(dt3).TotalMilliseconds.ToString(); MessageBox.Show(t1 + " — " + t2 + " + t3); } } }
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